Почему автоматизация P2P не работает без сервисной модели

Автор читает материал APQC за чашечкой кофе
Автор читает материал APQC за чашечкой кофе

Сегодня пятница, поэтому давайте закончим рабочую неделю разбором совместного доклада APQC и ScottMadden How Technology Enables a Tiered Procure-to-Pay Service Delivery Model. Оригинал доклада (на английском языке) доступен бесплатно на официальном сайте APQC (требуется бесплатная регистрация):

Технологии в P2P: почему автоматизация не работает без структуры

Procure-to-Pay (P2P) остается одним из самых «перегруженных» процессов: заявки застревают из-за неполных данных, счета не сходятся с системой, а команды тратят время на поиск ответов, которые должны быть очевидными. APQC фиксирует парадокс: инвестиции в цифровые инструменты растут, но эффект от них часто минимален.

Ключевая причина — технологии внедряются фрагментарно, без изменения самой логики работы процесса. Как отмечают эксперты ScottMadden, это приводит к «активности без достижения результата»: инструменты есть, но ценность не масштабируется.

APQC предлагает смотреть на P2P не как на набор автоматизированных шагов, а как на многоуровневую модель сервиса, где технологии усиливают каждый уровень — при условии, что этот уровень четко определен.

Tiered service delivery model как основа для цифровизации

Модель разделяет работу в P2P на уровни (tiers) по характеру задач и требуемой экспертизе:

  • Tier 0 — Self-service / Direct access (простые запросы, справки, статусные вопросы)
  • Tier 1–2 — Service center (массовая операционная работа, обработка транзакций, исключения по правилам)
  • Tier 3 — Centers of expertise (аналитика, управление категориями, решения, влияющие на стоимость и риски)

Важно: это не оргструктура, а логика маршрутизации работы. Технологии встраиваются в эту логику, а не подменяют ее.

Что P2P действительно нужно от технологий

APQC подчеркивает: автоматизация должна делать больше, чем «быстрее выполнять шаги». Ключевые ожидания от технологий:

  1. Снижение переработок — заявки должны входить в процесс корректно с первого раза.
  2. Прозрачность движения рабочего потока — раннее выявление проблем, а не реакция постфактум.
  3. Поддержка ролей — инструменты работают только там, где понятны зоны ответственности.

Без ясных ролей, стабильных данных и управляемого входа даже ИИ-решения дают ограниченный эффект.

Как технологии усиливают каждый уровень модели

Tier 0: правильный вход в процесс

На этом уровне ценность дают:

  • порталы самообслуживания;
  • формы с валидацией данных;
  • чат-боты и conversational agents;
  • первые применения генеративного ИИ для интерпретации запросов.

Задача Tier 0 — не автоматизировать работу AP, а не допускать ее появления там, где она не нужна.

Tier 1–2: контроль массовых операций

Здесь работают:

  • workflow-системы;
  • RPA;
  • ERP и case management;
  • автоматические проверки и сопоставления данных.

Критичный фактор — интеграция. Разрозненные системы создают иллюзию контроля, но именно сквозная связность снижает количество «потерянных» кейсов.

Tier 3: решения, а не транзакции

Для экспертного уровня ценность дают:

  • аналитика и predictive AI;
  • управление контрактами и поставщиками;
  • генеративный ИИ для черновиков, консолидации и подготовки материалов.

ИИ здесь не принимает решения, а сокращает путь к ним, освобождая время экспертов для суждений, а не поиска информации.

Генеративный ИИ: ускоритель, а не спасение

APQC отмечает, что 71% организаций уже используют GenAI в P2P, но в основном — точечно. Наиболее перспективные сценарии:

  • интеллектуальный intake (понятный вход в процесс);
  • выявление и объяснение расхождений в счетах и заказах;
  • поддержка контентных задач (описания, анализы, коммуникации).

Общий вывод: GenAI усиливает модель, но не компенсирует ее отсутствие.

Что должны сделать руководители в первую очередь

Материал APQC четко расставляет приоритеты:

  1. Определить роли и границы ответственности. Без этого любая автоматизация будет просто «подталкивать» работу вверх по уровням.
  2. Привести в порядок данные. Качество справочников и кодирования важнее сложности инструментов.
  3. Упростить процесс. Лишние шаги одинаково мешают и людям, и технологиям.
  4. Сделать intake очевидным. Понятная точка входа — фундамент всей tiered-модели.

Ключевой вывод

Технологии в P2P работают не потому, что они «умные», а потому что работа структурирована по уровням и каждый уровень понимает свою функцию, а также вход в процесс управляем и данные надежны.

В такой конфигурации P2P перестает быть источником постоянных исключений и начинает выполнять свою реальную роль — поддерживать бизнес, а не тормозить его.

2
3 комментария